另一方面，实际系统中，网络数据是以包为单位进行传输，这就意味着传输过程不是连续的，不管网络情况是多么理想，不可能没有丢包，区别只是损失大小不同罢了。在网络情况不好的时候，数据包就可能丢失的比较多，信号传输断断续续，影响通信质量，也会使网络变得更加复杂。数据包丢失主要由以下几个原因组成：(1)网络节点偶尔发生的通信故障。虽然芯片技术在现代已经取得了很大进展，但并不能保证作为微处理器，作为网络节点的核心，在处理数据与命令时能够绝对不出错，当出现故障时，正在进行的数据传输就会失败，导致发送出去的数据包丢失。偶尔发生的节点故障可以由一些保护措施来使其尽快恢复。(2)频繁的通信冲突。如果网络是以随机方式进行访问，那么冲突就不可避免。虽然多数网络协议有重传机制，但如果发生了频繁的通信冲突，处理这些冲突所花时间超过了重传设置的时间限制，那么重传失败，此次冲突中的数据包就会丢失。(3)信道的干扰。网络传输信息并不是在一个完全理想的环境中进行，肯定会受到外界环境的影响。在实际系统中，网络通信所处环境必然会影响数据在网络信道中传输的质量。外界的天气，磁场等变化都有可能引起信号在通道中发生错位、丢失等情况。

1。3  国内外研究成果

1。4 本文研究内容

    基于以上分析，本文的目的是为了解决带有混合随机延迟和丢包的离散时间网络化非线性系统的滤波问题。全文共六章，第二章介绍了滤波器的发展历史以及卡尔曼滤波器和 滤波器的工作原理、区别，为何选择 滤波方法；第三章研究给出了离散非线性网络控制系统和线性滤波器的数学模型，对系统在有干扰和无干扰情况下的稳定性进行了分析，第三章的最后介绍了滤波器的设计步骤并进行数值仿真，给出了数值算例，验证了文中滤波器设计的有效性；第四章研究连续线性系统的 滤波在不同的网络环境下的有效性，并利用True Time进行联合仿真。

符号： 中表示n维欧几里得空间。  表示所有n×m实矩阵的集合。对于一个方阵A，如果存在转置矩阵和逆矩阵， 和 分别表示它的转置矩阵和逆矩阵。矩阵不等式A>0意味着A是n阶对称矩阵且A正定。矩阵不等式A<0意味着A是n阶对称矩阵且A为负定。符号（*）诱导线性矩阵不等式对称结构。 I是具有适当维度的单位矩阵。 是在 上平方可积向量函数空间。文献综述

2 卡尔曼滤波器与 滤波器

2。1 滤波器发展历史

    所有能够对信号进行处理的装置都可以称为滤波器[12]。滤波器的首次出现是在上个世纪，在电路中加入电感、电容，和电阻组合在一起构成无源滤波电路，这种滤波电路可以过滤掉谐波。

    滤波器的应用范围非常广泛，在各种通信及控制领域中都会使用滤波器对信号进行处理，以降低外界干扰对系统的影响。同时，滤波器也是所有电子元件中使用频率最高，工艺最为复杂的电子元件。由于滤波器的性能高低和产品的性能高低有直接联系，所以，研究滤波器在世界范围内都是热点。滤波器的发展历史如下表2。1：

表2。1 滤波器的发展历史

时间 发展轨迹

1917 美国和德国科学家分别发明了LC滤波器

1918 美国第一个多路复用系统的出现

50年代 无源滤波器日趋成熟

60-70年代 滤波器朝着低功耗、高精度、小体积、多功能、稳定可靠和价廉方向努力 MATLAB基于网络通信的非线性控制系统的滤波器设计(3):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_137309.html